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做古风文字头像的网站,wordpress文章同步插件,公司网站建站软件,wordpress 主题后台RAG#xff08;Retrieval-Augmented Generation#xff0c;检索增强生成#xff09; 是一种结合信息检索与大语言模型生成能力的技术框架#xff0c;旨在让 AI 在回答问题时#xff0c;基于真实、最新、特定领域的外部知识#xff0c;而非仅依赖其训练时学到的静态参数知…RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成是一种结合信息检索与大语言模型生成能力的技术框架旨在让 AI 在回答问题时基于真实、最新、特定领域的外部知识而非仅依赖其训练时学到的静态参数知识。因为现在的知识更新迭代很快的每天都有成千上万个人在网络上发问或者发布东西当初用于训练ai的知识可能早已过时想象一下你请了一位学识渊博的老教授做顾问。他记忆力惊人几乎无所不知——但仅限于他读书时学到的知识。2021年之后的事情他只能摇摇头这个我不太清楚。这就是今天大多数大语言模型的真实写照。它们拥有海量的预训练知识但知识截止日期一过就变成了老学究。更麻烦的是当被问到不知道的事情时它们可能不会诚实地说我不懂而是开始编造听起来很专业的谎话——这叫做幻觉。所以RAG就可以解决这个问题。---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------一、RAG是啥RAG的全称是Retrieval-Augmented Generation中文叫检索增强生成。名字听起来很技术但理念非常直观让AI在回答问题前先学会查资料。让我用一个比喻来解释普通的AI对话就像让学生闭卷考试。问题来了只能从自己的记忆中搜索答案。记对了得分记错了丢分没见过的问题只能瞎猜。而RAG系统就像让学生开卷考试。遇到问题先允许他去图书馆查相关资料然后基于查到的资料写出答案。他不需要记住所有知识只需要知道如何查找和理解信息。二、RAG如何发挥作用基本结构两阶段流程1.检索阶段Retrieval当用户提出问题时系统首先从外部知识库如文档、数据库、企业知识库等中检索与问题最相关的若干片段称为“上下文”或“证据”。检索通常使用向量数据库嵌入模型Embedding Model实现语义搜索。2.生成阶段Generation将用户问题 检索到的相关文档片段一起作为提示Prompt输入给大语言模型LLM。LLM 基于这些实时、可信的上下文生成答案并可引用来源。其实就是先建立知识库它不是简单地将你喂给它的文档存储为文字而是转换成数学向量以便于后期检索第二步就是在用户提问时去此知识库里检索会把用户问题转换为向量检索知识库里与此向量最相近的反馈给用户也就是最后一步---生成答案。三、啥是什么是向量表示Embeddings上面提到一个名词向量他是啥3.1向量表示Embeddings是将离散的符号信息如图像、文档等转换为连续的数值向量的技术。它是现代人工智能尤其是自然语言处理NLP、计算机视觉和推荐系统的核心基础。说白了人类可能知道小猫是什么长什么样子虽然ai也能识别哪个是猫但是它们思考的方式跟人类不一样它们只能处理数字。Embedding就让语义相近的东西在向量空间中距离也近向量(国王) - 向量(男人) 向量(女人) ≈ 向量(女王)所以ai识别出猫的过程类似于将图片/文字中的信息转换为向量-----去知识库中找和此向量最最相近的向量-----将此向量作为答案输出给用户3.2向量数据库知识库和向量数据库一个是图书馆一个是智能检索系统知识库就像整座图书馆建筑里面收藏着所有的书籍、期刊、文档向量数据库不是另一个图书馆而是图书馆里那位最懂书的智能检索员上面说到的向量都存储在这里俩库各司其职分工明确。3.3混合检索与RAG-Fusion长话短说普通检索各有缺点混合检索能更好地取各自的精华而融之。RAG-Fusion通过大语言模型LLM将原始查询“扩展”为多个视角的子查询分别检索后再融合结果提升召回多样性与深度。四、RAG的五大核心组件4.1文档加载器它的工作是从各种地方获取原始资料用工具从文档中提取文本并将其清洗分块成语义完整的chunks。4.2嵌入模型Embedding使用嵌入模型如BGE,text-embedding-ada-002将每个文本块转为高维向量.比如它把苹果很好吃和苹果是一种水果这两句话转换成两个数学向量。在向量空间里这两个向量的距离会很近因为它们都关于苹果这个主题。而汽车这个向量的位置就会离得很远。这种转换的妙处在于它捕捉的是语义不是字面。即使两句话没有一个相同的词只要意思相近它们的向量就会靠近。比如如何重置密码和忘记密码怎么办虽然用词不同但向量会很相似。4.3检索器将 query 用相同 embedding 模型转为向量在向量库中搜索向量最相似的文本块这个组件需要平衡召回率和精确率。召回率太低可能漏掉重要信息精确率太低会混入无关信息干扰AI判断。好的检索器就像一位经验丰富的侦探既不会漏掉关键线索也不会被无关信息误导。4.4大语言模型这是团队的最终输出者。他接收检索器提供的相关资料和用户的原始问题然后生成回答。这个组件最怕的是幻觉——当资料不足时开始编造听起来合理但实际上错误的信息。好的RAG系统会通过Prompt工程给AI明确的指令请严格基于提供的资料回答不要添加资料之外的信息。本地Qwen、Llama3通过 Ollama/vLLM云端GPT-4、通义千问、Claude4.5Prompt模板使用清晰的结构背景 任务 要求 格式背景这是我能给你的相关资料:xxxxxxx任务这是用户问题xxxxxxxxx请基于资料回答问题以表格形式输出格式不要乱编(要求)如果资料不够请说明